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上一期我们一起学习了智能农业,今天我们一起研究人工智能在工业领域的应用。
智能工业
基于图像识别、深度学习框架、自动深度学习平台、边缘计算等产品技术,针对智能工业生产安全监控、智能质检、智能分拣、工艺参数优化、预测性维护、无人驾驶工程机械等场景,提供针对相应场景的能力集合。
键盘外观检测
在制造和组装键盘流水线中,自动识别键盘组装后的合格性,包括缺件、错装、正常三类。
木地板外观检测
在生产线上自动检测木地板的外观瑕疵,包括毛面、棘爪、腐朽、虫眼等瑕疵
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工业喷油嘴瑕疵检测
在生产线上对工业喷油器阀座的外观瑕疵进行自动检测,能够将存在的不合格品快速检测出来。
医药说明书检测
在生产线上自动检测各类医药产品说明书,包括油污、字迹不清、版面错位、印刷错误缺陷。
户外远距离人体车辆识别
对油田、工地等开放式工作场所中,距摄像头较远的人体、车辆进行识别,预防安全事件。
电子元器件瑕疵检测
对SMK电子元器件的表面裂纹瑕疵进行自动识别,可以有效降低次品率,主要使用机器视觉技术。
主要技术应用
图像识别技术:精准识别超过十万种物体和场景,包含10余项高精度的识图能力并提供相应的API服务,充分满足各类开发者和企业用户的应用需求。
一站式人工智能平台:为企业及开发者提供了从完善安全的数据服务、大规模分布式模型训练、丰富灵活的模型部署到预测的一站式服务。
视频监控开发平台:依托人脸、人体、图像识别等视觉能力,针对监控场景,预置丰富的AI业务技能,包含电子围栏、烟火检测、安全帽检测、离岗/睡岗检测等,开发者可零算法门槛快速搭建一套多路智能视频监控系统,应用在安全生产、园区管理、校园监控等业务场景。
总结
今天我们只举了几个典型例子,人工智能技术从之前的算力、算法、数据三要素增加到今天的算力、算法、数据、专家经验四要素。所以未来的走向一定是以训练平台为基础将算力、算法、数据进行整合,同时在应用层提供专家经验建模,最终在解决具体问题上进行能力释放。
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